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janvier 2, 2022

Pourquoi la stratégie de croissance de votre marque doit s'articuler autour de l'acquisition d'utilisateurs à haute valeur ajoutée


Les avis exprimés par les contributeurs de Entrepreneur sont les leurs.

Les efforts d'acquisition d'utilisateurs ne sont tout simplement plus ce qu'ils étaient pour les marques, en grande partie à cause d'une longue liste de changements récents. Du côté du client, il y a eu des pivots de style de vie, notamment la fin des quarantaines et des commandes d'abris sur place. Du côté commercial, les changements entre les réseaux publicitaires et les systèmes d'exploitation ont entraîné une baisse du retour sur les dépenses publicitaires (ROAS) et une diminution de l'évolutivité.

La question est de savoir ce que les équipes de croissance sont censées faire à l'avenir, car il est évident que les efforts précédents ne font plus l'affaire ? Les marques qui l'ont vécu au cours de la pandémie doivent trouver comment créer une dynamique et évoluer rapidement, avant d'entrer dans la zone de danger. Alors, que reste-t-il ?

La solution d'avenir pour une croissance durable

Si vous me demandez, je dirais que ce dont les équipes de croissance ont besoin, c'est d'une solution d'avenir à tous ces défis. Après tout, il n'est tout simplement pas possible pour les gestionnaires d'acquisition d'utilisateurs (UA) de continuer à changer de stratégie en mode panique en raison de changements inattendus. Pour moi, la meilleure approche consiste à remettre l'accent sur la croissance et à maintenir la rentabilité en se concentrant sur l'UA de grande valeur grâce à la modélisation prédictive, une technique statistique utilisée pour prédire le comportement futur. Cette modélisation peut surmonter les obstacles en utilisant un seul signal pour incarner la valeur à vie d'un utilisateur (LTV) basée sur un ensemble d'actions et de comportements, en plus des performances de la campagne. Cela permet aux spécialistes du marketing d'envoyer des signaux prédictifs aux utilisateurs les plus susceptibles de faire des achats de grande valeur au fil du temps.

Ceci est important, car il existe des difficultés associées aux limitations imposées par l'optimisation à court terme, qui met l'accent sur les événements de la partie supérieure de l'entonnoir tels que l'enregistrement, la fin des essais, les engagements de tutoriel et de nombreux achats ponctuels. Celles-ci sont excellentes, mais ne permettent pas de savoir si les utilisateurs effectueront un deuxième achat. 19659003] À l'inverse, l'optimisation basée sur la LTV à long terme, en particulier avec l'UA basée sur la prédiction, permet aux équipes de croissance de cibler des abonnés fidèles, de payer moins pour les acheteurs ponctuels et de puiser dans une audience inexploitée (dans ce contexte, les personnes qui seraient plus enclines pour effectuer des achats en dehors de la fenêtre d'attribution). Il y a moins de concurrence là-bas, ce qui signifie un CPA inférieur et des marges bénéficiaires plus élevées pour les marques.

Les meilleures entreprises qui ont connu du succès après avoir appliqué l'optimisation LTV

Facebook comprend et reconnaît de manière unique l'importance de l'optimisation LTV. Une série de discussions lors du sommet Facebook LTV 2021 a couvert comment les meilleures entreprises ont réussi à intégrer les données LTV dans la modélisation prédictive pour amplifier les efforts de croissance. Un exemple discuté était la marque de produits d'abonnement toujours populaire BoxyCharm (détenue par Ipsy), qui voulait cibler les clients de grande valeur afin d'augmenter le retour sur investissement et de réduire le taux de désabonnement. La société avait optimisé son UA ​​sur les abonnements dans la fenêtre de conversion standard de sept jours. Cette approche a fonctionné, mais seulement dans une certaine mesure, étant donné que même si elle a donné des taux de conversion en abonnement élevés, le taux de désabonnement était toujours une préoccupation. Ce qui était nécessaire, c'était de cibler son audience LTV à long terme pour réduire le taux de désabonnement et augmenter à la fois la LTV et la rentabilité à grande échelle, et BoxyCharm s'est finalement tourné vers un outil marketing pour aider à créer un modèle de prédiction, puis à lancer des campagnes en optimisant ce signal. Les tests A/B se sont avérés fructueux : l'acquisition de clients à forte valeur ajoutée qui a généré un retour sur investissement plus élevé.

Le sommet Facebook comprenait également une présentation sur la façon dont une grande marque de jeux occasionnels a également bénéficié de la modélisation prédictive. Elle souhaitait augmenter le ROAS et étendre son audience au-delà du plafond de l'IPC, et cela n'a été possible qu'en créant une seule métrique prédictive pour cibler son audience LTV à long terme, réduire le coût d'acquisition client et augmenter la LTV et la rentabilité à grande échelle.

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Un modèle de prédiction LTV (basé sur un lac de données interne) a été créé et activé en envoyant un signal de conversion personnalisé à Facebook , permettant à l'entreprise de mener la campagne en optimisant le signal. Les résultats ont été remarquables à tous les niveaux et comprenaient une augmentation du ROAS de 150 % et une réduction de 75 % des coûts de l'UC.

Ces solutions s'adressent aux entreprises soit en mode croissance, soit déjà grandes et bien établies, mais même les plus grandes équipes de croissance avec les poches les plus riches peuvent bénéficier d'un coup de pouce supplémentaire pour amplifier leurs campagnes UA sur Facebook.

Comment LTV les données peuvent être utilisées pour maximiser les résultats des campagnes d'acquisition d'utilisateurs.

Si votre marque rencontre des difficultés pour se développer ou même maintenir sa croissance à partir de 2020, vous devriez envisager de vous concentrer sur la LTV pour atteindre la croissance et l'échelle. En faisant correspondre les données démographiques avec les affinités, les intérêts et d'autres facteurs, vous pouvez créer de toutes nouvelles audiences avec le même historique que les clients actuels de la crème de la crème. Cela ouvre essentiellement des opportunités de diversification des campagnes en couvrant une plus grande partie du parcours client et, par conséquent, en acquérant de nouveaux groupes d'audience qui auraient pu être manqués auparavant. L'évolutivité sera augmentée, sans souffrir de retours décroissants sur les dépenses publicitaires. Vous pouvez également utiliser ces données pour optimiser les campagnes de rétention après les périodes promotionnelles, ou optimiser les campagnes de recherche payante en vous concentrant sur les mots-clés. Les cas d'utilisation sont nombreux !

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